Mỹ rót 500 triệu USD cho SandboxAQ để dùng AI tìm vật liệu bán dẫn nội địa, giảm phụ thuộc chuỗi cung ứng nước ngoài

Chính phủ Mỹ vừa trao 500 triệu USD từ Đạo luật CHIPS cho SandboxAQ, một công ty tách ra từ Alphabet năm 2022, nhằm tăng tốc tìm kiếm các khoáng chất, phân tử và hóa chất cần thiết cho ngành sản xuất bán dẫn trong nước. SandboxAQ không xây nhà máy chip; thay vào đó, khoản tiền này là ngân sách nghiên cứu và phát triển để công ty dùng phần mềm mô phỏng AI khám phá vật liệu mới phục vụ hệ sinh thái bán dẫn nội địa.

SandboxAQ là tên ghép của AI và Quantum, trong đó “quantum” ở đây gợi đến các phương pháp tính toán và mô phỏng lấy cảm hứng từ cơ học lượng tử để phân tích vật liệu ở cấp độ nguyên tử. Dưới sự dẫn dắt của cựu CEO Google Eric Schmidt ở vai trò chủ tịch, công ty đang tập trung vào việc dùng AI để đề xuất các công thức vật liệu mới cho sản xuất chip, thay vì trực tiếp chế tạo chip như Intel hay TSMC.

Theo kế hoạch, nguồn vốn sẽ được dùng để phát triển “các phân tử và công thức mới” cho sản xuất bán dẫn. Danh sách mục tiêu khá rộng: vật liệu không chứa PFAS — nhóm hóa chất thường bị gọi là “hóa chất vĩnh cửu” vì rất khó phân hủy trong môi trường; chất xúc tác mới cho quy trình chế tạo chip, tức những chất giúp tăng tốc hoặc hỗ trợ phản ứng hóa học trong nhà máy; nam châm không cần neodymium và các nguyên tố đất hiếm nhập khẩu; cùng pin công nghiệp cho nhà máy bán dẫn không phụ thuộc nhiều vào lithium từ nguồn cung nước ngoài.

Đạo luật CHIPS and Science, được ký năm 2022, dành khoảng 52 tỷ USD để vực dậy sản xuất bán dẫn tại Mỹ sau nhiều năm năng lực chế tạo dịch chuyển ra nước ngoài. Sau vài năm triển khai, chương trình đã tạo ra một số kết quả, nhưng bài toán cốt lõi vẫn còn nguyên: Mỹ không chỉ thiếu công suất sản xuất, mà còn phụ thuộc mạnh vào chuỗi cung ứng nguyên liệu, hóa chất và linh kiện đầu vào từ bên ngoài. Khoản tài trợ cho SandboxAQ cho thấy Washington đang mở rộng cuộc chơi từ xây nhà máy sang kiểm soát cả nền vật liệu phía sau ngành chip.

Trọng tâm công nghệ của SandboxAQ là LQM, viết tắt của large quantitative models. Nếu các mô hình ngôn ngữ lớn như chatbot được huấn luyện chủ yếu trên văn bản của con người, thì LQM được công ty mô tả là hệ AI huấn luyện trên các định luật vật lý, hóa học và sinh học. Nói đơn giản, đây là dạng mô hình được thiết kế để dự đoán hành vi của vật liệu, phân tử hoặc phản ứng hóa học, thay vì tạo câu chữ. SandboxAQ tin rằng cách tiếp cận này phù hợp hơn cho việc khám phá vật liệu bán dẫn mới và thay thế các thành phần gây ô nhiễm hoặc khó tự chủ nguồn cung.

Mô hình hoạt động mà SandboxAQ theo đuổi là để AI đưa ra dự đoán về vật liệu tiềm năng, sau đó các nhà nghiên cứu đem đi thử nghiệm trong phòng lab. Đây là quy trình “thiết kế – chế tạo – kiểm thử”, vốn đã được nhắc đến nhiều trong lĩnh vực khám phá thuốc bằng AI. Ý tưởng là máy tính sẽ giúp rút ngắn thời gian sàng lọc ứng viên, từ đó con người chỉ cần tập trung vào những vật liệu có triển vọng nhất.

Dù nghe hấp dẫn, hướng đi này vẫn đi kèm không ít hoài nghi. Trong ngành dược, AI từng được kỳ vọng sẽ sớm tạo ra thuốc mới, nhưng đến nay vẫn chưa có bước đột phá rõ ràng về một loại thuốc hoạt động hiệu quả do AI tự thiết kế. Điều đó khiến giới quan sát đặt câu hỏi: nếu AI còn chưa tạo được thành công lớn trong dược phẩm — một lĩnh vực đã đầu tư mạnh suốt nhiều năm — thì vì sao nó sẽ nhanh chóng thay thế các vật liệu then chốt cho pin và sản xuất chip, nơi tiêu chuẩn kỹ thuật cũng cực kỳ khắt khe?

Một điểm đáng chú ý là SandboxAQ thừa nhận các LQM của họ không chỉ dựa vào dữ liệu thực nghiệm ngoài đời thực. Công ty còn sử dụng dữ liệu tổng hợp, tức dữ liệu được tạo ra từ mô phỏng hoặc mô hình tính toán thay vì thu thập trực tiếp từ thí nghiệm. Cách làm này giúp lấp khoảng trống khi dữ liệu thật còn thiếu, nhưng cũng làm dấy lên lo ngại rằng nếu giả định ban đầu sai, sai số có thể lan rộng qua toàn bộ quy trình nghiên cứu. SandboxAQ cho biết họ vẫn dùng dữ liệu thực tế bất cứ khi nào có thể, và xem thử nghiệm trong phòng lab là “cửa kiểm chứng cuối cùng” để chặn các dự đoán lệch hướng.

SandboxAQ nhấn mạnh rằng họ đã có kinh nghiệm trước đó trong nhiều mảng liên quan như chất xúc tác, vật liệu pin, khám phá hợp kim và xử lý PFAS. Theo công ty, ở giai đoạn sàng lọc ứng viên vật liệu, nền tảng của họ đã giúp rút thời gian phát triển từ vài tháng xuống còn vài tuần trong các triển khai thương mại. Dù vậy, việc rút ngắn khâu tìm kiếm ban đầu không đồng nghĩa vật liệu mới sẽ nhanh chóng đi vào dây chuyền sản xuất chip, bởi ngành bán dẫn nổi tiếng với quy trình thẩm định cực kỳ nghiêm ngặt.

Một số kết quả, như giải pháp giảm PFAS hoặc các công nghệ pin mới cho nhà máy, có thể được áp dụng vào các fab hiện hữu — “fab” là cách gọi ngắn của fabrication plant, tức nhà máy chế tạo bán dẫn. Tuy nhiên, mỗi nhánh công nghệ sẽ có tiến độ khác nhau. Những vật liệu liên quan trực tiếp đến quy trình sản xuất chip thường phải trải qua quá trình kiểm định công nghiệp kéo dài để bảo đảm độ ổn định, độ tinh khiết và khả năng tương thích với thiết bị hiện có.

Khoản đầu tư cho SandboxAQ phản ánh một thay đổi quan trọng trong chiến lược công nghệ của Mỹ: cuộc đua bán dẫn không còn chỉ là xây thêm nhà máy, mà còn là làm chủ nguyên liệu, hóa chất và các vật liệu nền tảng. Nếu thành công, AI có thể trở thành công cụ rút ngắn đáng kể thời gian khám phá vật liệu mới, giúp Mỹ giảm phụ thuộc vào đất hiếm, lithium và các hóa chất nhập khẩu. Nhưng nếu thất bại, đây sẽ là lời nhắc rằng trong khoa học vật liệu, AI vẫn chỉ là công cụ hỗ trợ, chưa phải cỗ máy thần kỳ có thể tự mình giải quyết những bài toán công nghiệp khó nhất.